时序大数据流式计算处理在航天测控中心系统设计的应用研究

随着互联网和信息技术的深入发展,新型数据——流数据,开始广泛应用在无线通信网络、传感器网络、金融股票交易等领域。流数据与传统数据集有所不同,其特点是数据规模庞大、具有时序性、变化速度快等特点。传统的大数据批量计算模型已经无法满足流数据处理的实时性要求。在航天测控中心系统中的大量测量数据由测控设备解码,生成原始数据并发送到测控中心。这些带有时间戳的原始数据、处理数据、处理结果以及程序状态信息形成了时序大数据。本文分析了时序大数据流式计算处理在航天测控中心系统中的应用。

时序大数据流式计算处理在航天测控中心系统的应用

大数据处理技术按照时效性可分为批处理与流处理两种模式。大量航天器工程测量数据经过测控设备的解码、译码等处理后形成原始数据发往测控中心,带有时间戳的这些原始数据、过程数据、处理结果数据及软件状态信息组成了时序大数据。通过对航天测控中心智能化决策模型的研究,设计了一种基于流式计算技术在航天测控中心系统的应用方法,指出了当前消息队列系统的瓶颈,并提出采用Kafka的消息通信机制来解决任务数量受限的问题。

基于Agent的航天测控中心计算机系统模型

从我国航天测控系统的中心计算机系统的未来发展出发,结合实际任务需要,提出建立一个基于多Agent的分布式航天测控数据处理模型。模型利用了Agent的智能性动态组合系统资源,进行测控数据的接收、处理和分析,该模型强调了系统的异构性、容错性、扩展性以及资源的动态组合,并探讨了实际应用中关键环节的解决方案。

航天测控中心GJB9001B与GJB5000A标准双体系融合探析

GJB9001B和GJB5000A在航天测控领域的引入、推广和应用，对航天测控综合能力的提升发挥了重要作用。但在某些组织内部同时建设运行两个体系却会出现各自基本独立、甚至割裂的状态，没有进行相互借鉴和有机融合，不能充分发挥两个体系的管理效能。

GCI布线中国航天测控中心

凭借丰富的工程经验、卓越的先进技术，以及25年的产品质量保证，GCI公司近期一举获得了中国航天测控中心项目。

中国航天测控系统继续工程教育分析

一、中国航天测控系统继续工程教育概述 1.开展继续工程教育的必要性 第一,航天测控系统是一个技术密集的实体,为完成其高度复杂的任务,必须拥有雄厚的智力资源。实践证明,开展继续工程教育是培养高水准技术力量的有效途径。第二,航天测控技术是一种特殊的专业技术,它既不同于研究所,又不同于工厂,是一种应用型行业。

西安卫星测控中心

中国西安卫星测控中心是目前我国唯一的航天测控中心,也是世界上著名的航天测控网之一。为适应我国改革开放的新形势和对外开展空间技术合作与交流的需要,1992年,西安卫星测控中心正式对外开放,使这座国防高科技的大厦从此揭开了神秘的面纱。

中心计算机系统实时网络的综合管理技术

本文为测控中心计算机系统中基于ＧＩＧＡＳｗｉｔｃｈ／ＦＤＤＩ交换机的实时网络系统，提出了一套综合管理技术，使系统能正确、可靠地实现强实时、大信息量的通信。

利用GPS姿态敏感器和星敏感器测量值的组合确定航天器的姿态

GPS在航天领域的应用有几大优势，例如可在轨获得完全的导航信息，质量轻，体积小，功耗低等。 GPS定姿有许多重要的优点，可快速而可靠地实现初始姿态捕获，抗自旋速率，在执行任务期间始终有二颗GPS卫星在用户航天器视场之中可用于姿态确定。此外，GPS还可作为航天器的一种安全模式姿态敏感器。因此，GPS定姿技术看来是很有前途的。但由于GPS定姿受到基线长度和信号噪声的限制，可实现的定姿精度较低，因此，GPS姿态敏感器不能用于要求高精度姿态测量信息以及基线长度受结构限制的航天器任务上。对于这些航天任务，星敏感器将是合适的姿态敏感器。星敏感器安姿精度高，鲁棒性强，且星敏感器定姿算法业已完全成熟。利用星敏感器定姿的缺点是其视场受到限制，只能在较低的角速率下工作，敏感器性能随时间推移而降低，有时还会产生恒星识别问题。 考虑到GPS和星敏感器各有其优缺点，因此将GPS姿态敏感器和星敏感器组合，取长补短，看来这是极有前途的。这种敏感器组合可应用于广泛的飞行任务类型。满足高精度定姿要求。 目前在德国航空航天研究院（DLR）／德国航天测控中心（GSOC）已经上马了一个研究项目，着手开发GPS姿态敏感器和星敏感器的组合定姿新算法，探索研究两种敏感器互补和彼此支持的各种可能性，以提高姿态解的精度．拓宽这种定姿技术的应用范围。 本文发表的初步研究成果是在转台上进行的一次试验中获得的，试验转台上安装了一个配有4副接收天线的GPS定姿敏感器，在夜间的一次地面试验期间还在转台项上装了一个星敏感器。